Knowledge Base Optimizer yra testavimo įrankis, rodantis, kokius Jūsų mokymo duomenų fragmentus pokalbių robotas randa bet kokiam klausimui. Jis naudoja roboto žinių paieškos ir kalbos nustatymus atskiram klausimui. Jis neatkuria viso pokalbio ir neaktyvina roboto parduotuvės ar kitų veiksmų, todėl tai nėra tiksli kiekvieno realaus atsakymo seka.
Jis veikia tik skaitymo režimu: klausimo testavimas čia nepakeičia Jūsų mokymo duomenų ir jokiu būdu nepaveikia Jūsų pokalbių roboto.
Kur jį rasti
Pasirinkite savo pokalbių robotą pagrindiniame valdymo skydelyje ir atidarykite skirtuką Training (Apmokymas). Kairiajame stulpelyje, po šaltinių kategorijų sąrašu, spustelėkite Knowledge Base Optimizer.
Jei dar neapmokėte savo pokalbių roboto, pirmiausia pradėkite nuo mokymo duomenų pridėjimo - optimizavimo priemonė gali ieškoti tik tose žiniose, kurios jau buvo apmokytos.
Klausimo testavimas
- Įveskite klausimą į lauką Message (Pranešimas) - geriausia realų klausimą, kurį užduoda Jūsų lankytojai, arba tokį, į kurį pokalbių robotas neseniai atsakė prastai.
- Spustelėkite Submit (Pateikti).
- Po akimirkos žemiau pasirodys atitinkami žinių fragmentai, išrikiuoti pagal paieškos reitingą ir kalbos politiką.
Rezultatų skaitymas
Kiekviena rezultatų eilutė atitinka vieną Jūsų mokymo duomenų fragmentą:
- Match (Atitiktis) - kairėje esanti procentinė vertė rodo, kaip tiksliai fragmentas atitinka Jūsų klausimą. Vertinkite ją kaip panašumo signalą, o ne kaip procentinę tikimybę, kad atsakymas yra teisingas. Eiliškumui įtakos taip pat gali turėti kalbos nuostatos ir pakartotinis reitingavimas.
- Source (Šaltinis) - eilutės antraštėje rodoma šaltinio tipo piktograma ir pavadinimas, pavyzdžiui, apmokyto puslapio URL, failo pavadinimas arba klausimų ir atsakymų įrašas.
- Kalbos žyma - maža žyma šalia šaltinio rodo, kokia kalba pažymėtas fragmentas. Šaltiniai be kalbos žymos rodo „any", o tai reiškia, kad jie naudojami visoms kalboms.
- Fragmento turinys - spustelėkite eilutę, kad ją išskleistumėte ir perskaitytumėte tikslų tekstą, kurį gautų pokalbių robotas.
Eiliškumas yra svarbus. Rezultatai reitinguojami pagal aktualumą, o pokalbių robotas skaito juos šia tvarka nuo viršaus, kol užsipildo jo žinių konteksto biudžetas. Šis biudžetas priklauso nuo roboto Chat Context Size (pokalbio konteksto dydis) ir atminties nustatymų - fragmentai, kurie netelpa į biudžetą, nukerpami nuo apačios. Jei laukiamo fragmento trūksta arba jis yra labai žemai sąraše, pokalbių robotas greičiausiai jo nenaudoja atsakydamas.
Kalbos politika
Virš pranešimo lauko esanti eilutė Language policy (Kalbos politika) paaiškina, kaip Jūsų robotas elgiasi su šaltinių kalbomis paieškos metu. Jei robote kalbų filtravimas nenustatytas, jis ieško visuose šaltiniuose kartu. Naudojant Multi-language, sukonfigūruota politika gali apriboti paiešką iki pagrindinės kalbos arba lankytojo kalbos, kartu taikant pasirinktą atsarginį variantą ir nuo kalbos nepriklausomus šaltinius. Prieš vertindami trūkstamus rezultatus, perskaitykite rodomą politiką.
Daugiakalbiams robotams po kiekvienos paieškos po pranešimo lauku atsiranda papildoma informacinė eilutė. Joje rodoma Detected message language (įrankio atpažinta klausimo kalba), Searched languages (šaltinių kalbos, kurios buvo įtrauktos į paiešką) ir, jei įrankis performulavo Jūsų klausimą geresnei paieškai, faktiškai panaudota Refined query (patikslinta užklausa).
Kada jį naudoti
- Pokalbių robotas atsako neteisingai arba teigia, kad nežino. Išbandykite tą patį klausimą čia. Jei trūksta tinkamo fragmento, pirmiausia patikrinkite pradinį šaltinį, jo užbaigto apmokymo būseną, kalbos žymą ir rodomą kalbos politiką. Trūkstami rezultatai taip pat gali rodyti reitingavimo ar konteksto biudžeto ypatumus; jie neįrodo, kad informacijos visai nėra. Pridėkite arba taisykite turinį tik nustatę spragą.
- Po pakartotinio apmokymo. Kai iš naujo apmokote savo šaltinius, pateikite kelis tipinius klausimus, kad patikrintumėte, ar atnaujintas turinys randamas taip, kaip tikėtasi.
- Prieš paleidžiant viešai. Išbandykite dažniausiai lankytojų užduodamus klausimus ir įsitikinkite, kad kiekvienas iš jų viršuje pateikia aktualius fragmentus.
Jei rezultatai atskleidžia spragų, patobulinkite mokymo duomenis ir išbandykite dar kartą - pakeitimai tampa prieinami pabaigus apmokymą. Tada išbandykite atsakymą skiltyje Overview (Apžvalga), įskaitant realų papildomą klausimą. Išsamesnį vadovą rasite straipsnyje Kaip pagerinti pokalbių roboto atsakymus.